A review of inclusive business models and their application in aquaculture development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For aquaculture to continue along its current growth trajectory and contribute towards achieving the Sustainable Development Goals, value chains must become more inclusive. Smallholders and other local value chain actors are often constrained by circumstances and market failures in the global aquaculture industry. Integrating these actors into aquaculture value chains through inclusive business models (IBMs) is often touted as a solution to sustainable and ethical trade and business that can generate development outcomes. We reviewed 36 papers under seven business models commonly used in agriculture development to assess their application in aquaculture value chains in lower‐income countries. A global value chain (GVC) analysis is used to unpack the economic and social upgrading objectives of the different IBMs, as well as the types of relational coordination used between actors in the chain to achieve development outcomes. The extent to which these IBMs helped poor actors overcome certain barriers is evaluated with a focus on how they may ensure or be a risk to inclusiveness through the relations and upgrading opportunities evident in their make‐up. The analysis found that the majority of the models focused on economic upgrading over social upgrading. Providing opportunities for the latter is key to achieving the inclusive objectives of IBMs. Greater horizontal coordination between actors can create further opportunities for economic upgrading established under vertical coordination with other nodes upstream and downstream in a value chain. There is a need to further contextualize these models to aquaculture systems and develop clear indicators of inclusiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».